À mesure que l'intelligence artificielle (IA) devient de plus en plus accessible, son intégration dans le domaine de la santé va continuer de se développer.

Des recherches antérieures ont identifié le rôle croissant de l'IA en cardiologie comme outil permettant d'améliorer la précision du diagnostic, d'optimiser les soins aux patients, d'accroître l'efficacité des prestataires et de développer des outils procéduraux plus précis pour traiter les patients.

Dans la perspective d'une croissance exponentielle continue de l'IA, l'enseignement de l'IA devrait être intégré à la formation sur les maladies cardiovasculaires.

Bien que l'IA existe depuis plus de 70 ans, le développement d'interfaces plus conviviales, telles que ChatGPT, a élargi son intégration aux soins de santé.

Face au développement continu de ces outils, les centres d'enseignement supérieur et les organisations nationales, telles que l'American Medical Association, l'Accreditation Council for Graduate Medical Education et le Journal of the American College of Cardiology , explorent des moyens de former et de conseiller les médecins afin qu'ils adoptent pleinement les avantages de l'IA. Bien que citée pour ses nombreux avantages en termes d'amélioration des capacités humaines, d'amélioration de l'efficacité et de réduction des coûts, elle présente un risque d'utilisation abusive, ce qui exige que les médecins disposent d'outils pédagogiques pour évaluer de manière critique son utilisation dans la prise de décision médicale.

En 2018, un article intitulé « L'intelligence artificielle pour les stagiaires en formation » (FIT) soulignait la nécessité pour les stagiaires de se préparer à l'intégration de l'IA dans les soins de santé, une pression qui n'a fait que s'accentuer.

Si l'IA était historiquement perçue comme un substitut aux médecins, elle est désormais considérée comme un complément à leur travail. 

 Le Dr Oscar Marroquin, MD, FACC, souligne la nécessité pour les FIT « d'en apprendre davantage sur les bases de l'IA pour savoir quand l'utiliser […] ou comment interpréter les études qui utilisent ces techniques, car elles continueront d'apparaître et de s'améliorer. » Les médecins et les chercheurs continuent de développer les capacités de l'IA pour améliorer les processus médicaux et la prise de décision, mais la formation offerte aux stagiaires n'a pas beaucoup changé.

En 2018, l'American Medical Association a adopté une politique concernant l'intégration de « l'intelligence augmentée dans les soins de santé » dans le but de « promouvoir une meilleure compréhension des promesses et des limites de l'IA dans les soins de santé ».

Pourtant, il n'existe aucune normalisation ni promotion d'un programme national pour les stagiaires en médecine et les médecins en exercice afin d'exploiter le potentiel de l'IA pour améliorer l'efficacité et les soins aux patients. Récemment, Jain et al. ont identifié le manque de formation, de réglementation, de méthodes d'évaluation et d'infrastructures appropriées comme des obstacles majeurs à la réalisation du potentiel de l'IA dans le domaine de la cardiologie. 

Cependant, les auteurs ont suggéré qu'un effort mondial contribuerait à évaluer les améliorations potentielles de l'IA dans ce domaine et à « garantir que les outils d'IA et les flux de travail cliniques associés assistés par l'IA sont validés, éthiques et efficaces pour les soins aux patients ». 



En fin de compte, cet effort commence par nos médecins de demain, nos FIT.

Grâce à la capacité de l'IA à compléter le rôle des médecins, davantage de stagiaires devraient adopter l'intégration de l'IA dans les soins aux patients et les projets de recherche. Comme l'a écrit la Dre Debbie Teoderescu, « l'IA pourrait augmenter l'intelligence naturelle "entre les embouts auriculaires" » du stéthoscope. 

 L'un des principes fondamentaux de la formation postdoctorale est de préparer les stagiaires à des carrières enrichissantes et réussies. Il est donc nécessaire de former adéquatement les stagiaires à évaluer de manière critique le rôle de l'IA dans la prise de décision clinique et le traitement des maladies cardiovasculaires.

Le Conseil d'accréditation pour la formation médicale supérieure élabore des composantes pédagogiques et des compétences de base, notamment le professionnalisme, les compétences en matière de soins aux patients et d'interventions, les connaissances médicales et l'apprentissage par la pratique ; le tout dans le but de former un stagiaire capable de devenir un « médecin de confiance [pouvant] accéder à une pratique autonome ». 

Avec la croissance rapide de la technologie, les stagiaires diplômés manquent de formation et de connaissances pour appliquer la technologie, et plus particulièrement l'IA, à leur pratique. Par conséquent, la formation en IA doit être standardisée et intégrée comme une compétence de base dans les bourses à l’échelle nationale.

Différents cadres ont été proposés pour l'intégration de l'IA dans la formation médicale. L'un d'eux vise à former les médecins à une utilisation efficace de l'IA dans leur pratique, tout en les formant à reconnaître ses lacunes, telles que la transparence et la responsabilité.



 Cependant, tant que le fonctionnement de l'IA ne sera pas mieux compris et que les organismes de réglementation n'encadreront pas son utilisation, les professionnels de santé ne pourront pas exploiter pleinement son potentiel d'amélioration de leur pratique et des résultats pour leurs patients. Pour surmonter ces obstacles, le cadre propose un large éventail d'intégrations de l'IA dans la formation afin de mieux familiariser les étudiants avec les outils et technologies disponibles. Par exemple, les boursiers apprendraient à utiliser l'IA pour gérer le dossier médical électronique et à recueillir succinctement des recommandations auprès de diverses sources pour la prise de décision dans les soins aux patients, les processus guidés par l'IA complétant les connaissances médicales de l'utilisateur. ⁶ Ce cadre vise à apprendre aux stagiaires à appliquer et à évaluer les outils d'IA dès le début de leur formation médicale, en intégrant les avancées technologiques à la formation médicale continue. Tout au long de leur formation médicale, les stagiaires développeront leurs compétences en raisonnement clinique et leurs connaissances médicales, tout en étant capables d'enrichir leur apprentissage grâce aux outils et applications de l'IA. À mesure qu'ils se concentrent sur leur domaine de pratique souhaité, les outils et applications adaptés à leur niveau de formation et à leur domaine de prédilection se précisent également. Mais, grâce aux bases pédagogiques acquises dès le début et maintenues tout au long de la formation, l'IA deviendra un outil précieux, applicable à la pratique quotidienne.

Un autre cadre identifie trois approches fondamentales pour intégrer l'IA au système actuel de formation postdoctorale. Ce cadre aborde l'« enseignement direct », pour transmettre les connaissances directement au stagiaire ; l'« enseignement de soutien », comme outil de collaboration en équipe ; et l'« autonomisation de l'apprenant », permettant aux stagiaires de travailler sur des concepts médicaux tout en utilisant l'IA comme outil de rétroaction. ⁸ Chacun de ces trois processus d'IA devrait être adopté par les stagiaires et intégré à la formation afin de les aider à maîtriser les connaissances croissantes nécessaires pour devenir un médecin performant et autonome. 

Le programme de bourses d'études en intelligence artificielle pour les maladies cardiovasculaires de la faculté de médecine Feinberg de l'université Northwestern est un pionnier dans le domaine de l'enseignement et de la formation en IA en cardiologie, bien qu'il nécessite une année de formation médicale supplémentaire. Dans le cadre de cette année de formation supplémentaire, les boursiers en IA acquièrent les compétences nécessaires pour utiliser l'IA et l'apprentissage automatique afin d'innover et de faire progresser nos connaissances et notre utilisation de l'IA dans le traitement des maladies cardiovasculaires. 

 Les premières avancées de ce programme comprennent des algorithmes informatiques pour améliorer le diagnostic par électrocardiogramme et une technologie intégrée pour l'interprétation de l'imagerie nucléaire cardiaque. Bien que les stagiaires diplômés de ce programme soient à la pointe de la recherche de pointe sur l'intégration de l'IA dans le traitement des maladies cardiovasculaires, les connaissances de base requises pour comprendre et évaluer efficacement ces outils doivent être intégrées à tous les programmes de bourses. À défaut, les boursiers actuels en cardiologie générale, les cardiologues de demain, n'auront pas la possibilité de s'adapter à l'évolution du paysage médical et d'utiliser les outils disponibles pour offrir à leurs patients les meilleurs soins.

En acceptant plus largement l'intégration de l'IA dans la formation postdoctorale, les stagiaires en cardiologie seront mieux préparés à s'adapter aux pressions croissantes pour adopter l'IA dans leur pratique, afin de prendre des décisions plus efficaces et plus précises, tout en réduisant les coûts de santé. En intégrant l'IA dès maintenant dans notre système de formation, nous préparerons mieux les cardiologues de demain à gérer l'intégration de l'IA dans le système de santé et à se familiariser avec les outils d'IA disponibles dans leur propre pratique.

Commentaire

L'IA en médecine va prendre une place de plus en plus large. Les fondamentaux en IA devront étre intégrés à l'université dès le début des études médicales,puis lors de la formation en spécialité , la Médecine Vasculaire comprise. L'Université doit prendre à bras le corps l'IA comme une matière indispensable. Cela semble évident , mais il y a du retard. Il faut un rajeunissement des enseignants pour cette nouvelle matière. De plus les étudiants "doivent reformater leur cervaeu" car l'IA nécessite une maîtrise rapide des neurones......l'IA devenant un outil exceptionnel à magner mais avec prudence. Les médecins de demain doivent intégrer l'IA à leur démarche médicale dès aujourd'hui. Les Académies de Médecine et de Chirurgie doivent se pronnoncer sur cet enseignement comme la conférence des doyens. Prendre du retard serait une erreur grave. Les enseignants IA devront être issus des universités IA mais aussi de la médecine cad des  médecins enseignants impliqués et expérimentés  dans leur spécialité à l'IA.

Call to Action AI ! 

PERPLEXITY / IA 

L’enseignement de l’intelligence artificielle (IA) devrait être obligatoire lors des études médicales pour plusieurs raisons majeures, toutes étayées par l’évolution rapide des pratiques médicales et les bénéfices concrets déjà observés dans le secteur de la santé.

Raisons pour rendre l’enseignement de l’IA obligatoire en médecine

1. L’IA devient un outil incontournable de la pratique médicale

• Les outils d’IA sont déjà intégrés dans la pratique clinique quotidienne, notamment en radiologie, en imagerie médicale, et dans l’aide au diagnostic
  
  Comprendre leur fonctionnement devient aussi essentiel que de savoir utiliser une IRM ou d’autres dispositifs médicaux modernes.

2. Amélioration du diagnostic, de la prévention et des traitements

• L’IA permet d’affiner les diagnostics, de détecter précocement des maladies, d’anticiper des événements médicaux graves et de proposer des traitements personnalisés, ce qui améliore la qualité des soins et la sécurité des patients. Elle contribue également à la réduction des erreurs médicales et à l’optimisation du parcours de soins.

3. Développement de l’esprit critique face aux outils numériques

• Former les futurs médecins à l’IA leur permet de ne pas être de simples utilisateurs passifs mais de comprendre les limites, les biais et les risques associés à ces technologies, d’exercer un jugement critique et de savoir dans quelles situations l’IA peut être utile ou non.

4. Adaptation à l’évolution du métier et aux attentes du système de santé

• L’intégration de l’IA répond à la pénurie de professionnels de santé en permettant de gagner du temps sur certaines tâches, d’optimiser l’organisation des soins et de se concentrer sur les aspects humains et relationnels du métier. Le système de santé, en constante évolution, exige des praticiens capables de s’adapter à ces nouveaux outils.

5. Nécessité de compétences transversales et de collaboration interdisciplinaire

• Les médecins formés à l’IA pourront dialoguer efficacement avec des data scientists et des ingénieurs, participer au développement de nouveaux outils et contribuer à la recherche médicale innovante. Cela ouvre également la voie à des spécialisations et à des parcours professionnels enrichis.

6. Encadrement national et international

• Face à ces enjeux, la France a décidé de rendre obligatoire la formation à l’IA dès le premier cycle des études de santé à partir de la rentrée 2025, avec pour objectif de former 500 000 professionnels en cinq ans, illustrant ainsi la reconnaissance institutionnelle de cette nécessité56.

Tableau récapitulatif

En conclusion, l’enseignement de l’IA en médecine n’est plus une option mais une nécessité pour garantir la qualité, la sécurité et l’efficacité des soins dans un environnement médical de plus en plus numérisé et complexe

A LIRE

L'intelligence artificielle dans l'éducation

Rédigé par Colin de la Higuera et Jotsna Iyer, ce manuel aborde divers aspects de l’IA, de la recherche d’informations à la personnalisation de l’éducation, en passant par l’écriture avec l’IA et les systèmes d’apprentissage adaptatif :

• Pourquoi devons-nous apprendre à connaître l’IA ? Le manuel commence par expliquer l’importance de comprendre l’IA dans un monde en constante évolution. Il souligne que l’IA est omniprésente et déjà présente dans l’éducation.
• Recherche d’informations : Les moteurs de recherche, l’apprentissage automatique et l’indexation des moteurs de recherche sont abordés. Le manuel explore également les effets de la recherche sur les individus et la société.
• Gestion de l’éducation : Cette section traite de l’utilisation intelligente des systèmes de gestion de l’apprentissage (LMS) et de l’analyse des données éducatives.
• Personnalisation de l’éducation : Les systèmes d’apprentissage adaptatif et l’influence de YouTube sur l’apprentissage sont discutés.
• Écouter, parler et écrire : Les traducteurs, l’écriture assistée par l’IA et le traitement automatique du langage naturel sont explorés.
• À propos des IA génératives : Cette section introduit l’IA générative et conversationnelle, ainsi que son impact potentiel sur les devoirs scolaires.
• Les prochaines étapes ? Le manuel se termine par des réflexions sur l’ouverture versus la fermeture, l’obsolescence et l’enseignement de l’IA.

https://www.ac-paris.fr/l-intelligence-artificielle-dans-l-education-130992

Pourquoi l’enseignement de l’IA en études de médecine est une priorité ?

Médecins et industriels, ensemble

Pour le Professeur Olivier Humbert, le partenariat entre médecins et industriels autour des enjeux liés à l’IA est essentiel : « Industriels et académiques doivent relever ensemble le défi de l’innovation et travailler main dans la main, c’est fondamental ». Un point de vue largement partagé par la Professeure Laure Fournier : « les industriels ont indéniablement un rôle à jouer car ils ont des compétences mais aussi des approches et des regards différents qui enrichissent la vision des médecins ». 

https://www.siemens-healthineers.com/fr/news/enseignement-ia

  KAFKA : né le 3 juillet 1883 à Prague et mort le 3 juin 1924 à Kierling, est un écrivain austro-hongrois de langue allemande

“Croire au progrès ne signifie pas qu'un progrès ait déjà eu lieu.” “Il y a un but, mais pas de chemin ; ce que nous nommons chemin est hésitation.” “Quand une fois on a accueilli le Mal chez soi, il ne demande plus qu'on lui fasse confiance. ” Kafka "précurseur" de l'IA ! 

Copyright : Dr Jean Pierre Laroche /2025